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人工智能在智能机器人领域中的研究与应用(1)


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第 l 卷第 3 5 期  20 0 8年 6月 

东 莞 理 工 学 院 学 报 
J OURNAL    OF DONGGUAN  UNI VERS TY  I OF  TECHNOLOGY 

V01 5No3 .   .  1
J .2

un 008  

人 工 智 能 在 智 能 机 器 人 领 域 中 的 研 究 与 应 用 
陈 建 平 
2 广 东工业大学 .



斌  张会 章  , 。

( . 庆 学 院 计 算 机 科 学 与软 件 学 院 , 广 东 肇 庆 5 6 6 ; I肇 20 I   自动 化 学 院 , 广 州 5 0 9 : 1 0 0  3 东 莞 理工 学 院 电子 工程 系 , 广 东 东 莞 5 3 0 ) . 2  8  8

摘要 :智 能机 器人是人 工智 能的理 想研 究平 台.在 简要 介 绍人 工智 能发 展 历史 的基础 上 ,深入 阐述 了   与机 器人领 域 紧密相 关 的几项 主要 人 工智 能研 究 内容 ,并全 面总结 了人 工 智能理论 与技 术在 机 器人 研 究开 

发 方面的 具体 应 用情 况: 最后 ,结 合研 究 工作 对人 工 智能 的未来发展 趋 势作 了进 一步 的展 望.对 于从事人 
工智 能与智 能机 器人研 究工作 的读 者具有 一定 的借鉴作 用 .  
关键词 :人 工智 能;机 器人 :智 能体 

中图分 类号 : T 1  P8

文 献标识 码 :A 

文章编 号 :l 0 一O l ( 0 8 3 0 3 5 o 9 3 2 2 0 )O —0 3 一O  

0 引 言 
人工智能是一 门研究人类智能机理 以及如何用计算机模拟人类智能活动的学科 ,其最早的萌芽可 
追溯到2 世纪2 年代 图灵 ( uig 0 0 T r )等人 的研究,他们在计算机 出现 之前 ,就 已经预见 了将来会有一  n 种 具有 逻辑 思 维 的机 器 。 15 年 在 美  ̄Dat uh 学 的专题 研 讨会 上Misy、Mc rh 以及 Smo   。 96 r mo t大 nk Caty i n

和N w l e el 等人 分别就如何穿过迷 宫、如何搜索推理和如何证 明数学定理等 问题进行 了深 入讨论 ;会 
上 ,首次使用 了 “ 人工智能 ” ( r f i   tlg n e A t c lne ie c ,简称A )这一术语,并逐渐形成一 门涉及多学  i aI l i I

科 的综合性技术学科 。人工 智能先后经历了三次飞跃发展阶段 :第一次飞跃是实现 问题求解 ,代替人  类完成部分逻 辑推理工作 ;第 二次飞跃是智能系统能够和其外界环境交互 ,从运行 的环境 中获取信  息,代替人类完成包括不确定性在 内的部分思维工作 :第三 次飞跃是智能系统具有类人的认知和思维  能力,能够发现新的知识,以完成面临的任务  ’ 。经过5 多年的发展,人工智能已取得了许多令人瞩 目 0   的成就,无论是人们一直高度重视 的专家系统 ,还是近年来逐渐崛起 的人工神经网络 以及各种智能算  法等技术 ,都取得了显著的成绩。   智 能机 器 人是 一 种 在 记忆 、感 知 、 推理 、决 策 、思 维等 方面 全 面 模 拟 人 的机 器 系统 ,但 其 外形 并  不一定像人 。它是人工智能技术的综合试验场 ,可 以全面地检验考察人工 智能各个研究领域 的技术发 
展状况 。智能机器人和机器人学的研究大大促进 了许 多人工智能思想和技术 的发展 。笔者在参阅大量  相关文献 的基础上,着重介绍 了人工智能在智能机器人领域的主要研究及应用情 况。  

1 人工 智能 的研 究 内容   
像其他学科一样 ,在过去5 多年 的飞跃发展历程 中,人工智能形成 了极其广泛 的研究领域。 目 0  
前 ,人工智能 的主要研 究领 域包括 :问题求解 、逻辑推理与 定理证 明、 自然语 言理解 、 自动程序设  计 、 专 家 系统 、机 器 学 习 、 人 工 神 经 网络 、模 式 识别 、机 器 视 觉 、 智 能 控 制 与 决 策 、智 能 检索 、智 

能调度与指挥 、分布式 人工 智能与智 能体 、计 算智能与进化 算法、数据挖掘与知识发现 、人工生命 

收 稿 日期 : 0 8 0 一 l  20 — 3 1

基 金项 目: 肇庆 市科 技计划 项 目 项 目编号 2 0 G l )  ( 0 7 0  。 3
作 者简介 : 建平(1 7 陈 9 5一 ) 男 , . 湖南 衡 阳人 , 师 , 讲 博士 生 . 要 从事人 工智 能与 智能机 器人 研究 . 主  

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3  4

东 莞 理 工  

学 院 学 报 

20年  08

等n- 工 智 能被 日益受 到重 视 的另 一 个 分支 领 域 是 机 器 人 学 。 以下 重 点 介 绍几 种 在 智 能机 器 人 和   。人

机器人学研究中常用 的人工智能技术 。   11 模式 识 别  .   人工智能所研究 的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式 ,是对人类感知外界功 

能的一种模拟 ,研究的是计 算机智能模式识别 系统 ,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感  官接受外界信息、识别和 理解周 围环境 的感知能力 。也就是 说,模式识别研 究的主要 内容就是 让  计算机具有 自 动获取外界知识 的能力 ,能识别文字、表格 、图形 、图像 、声音等 。一般来说 ,模 式 
识别需要经历模式信息采集 、预处理、特征或基元提取 、模式分类等几个步骤 。   在 智 能机 器 人 研 究 中 ,模 式 识 别 技 术 在机 器 人视 觉 中的 图像 识 别 方 面 应 用 广 泛 。针 对 足 球机 器  人视 觉 系 统不 能够 快速 、正 确 识 别 目标这 一 问题 ,文 献 [】 基 于YUV色彩 空 间 的基 础上 ,提 出 了一  6在 种混合式颜色分类 与识 别方法 ,该方法 能够有效快速地完成 机器 人足球系统 中的颜 色分割与识别处  理任务 。针对大场地机器人足球赛对视觉识别子系统高精确度的要求,文献【】 出了一种机器人/ 7提 足  球识别算法 ,有效解决 了大场地下视觉识别子系统在精确度 、识别速度和正确率等 问题。此外 ,有  些学者还就机器人语音识别对模式识别技术进行 了研究。  
12 机 器视 觉  .

机器视觉又称为计 算机视觉,它 包括模拟人 的视觉功能中的识别与理解两大方面 ,无疑是人工  智能领域中有 待解决 的一个十分艰 巨的研究领域。机器视觉 已经从模式识别 的一个研究领域发展 为   门独立的学科,其 当前 比较具体 的 目标主要是通过模拟人的视觉 ,开发出从 图像输入到 自然景物  分析的图像理解系统。继美国麻省理 工学 院的马尔 ( r)教授创建 “ Ma r 视觉 计算理论 ”之后,形成  了立 体 视 觉 、动 态 图像 分 析 、视 觉 检 验 及 文 本识 别 等一 些 新 的研 究 方 向 。   赋予机器人视觉是机器人领域研究 的重点之一 ,其 目的是要通过 图像定位 、图像理解等手段,  


向机器人运动控制系统反馈 目标或 自身 的状态与位 置信 息。机器人视觉系统可 以理解为一种 以实现  对机器人的控制 、操作和制导为 目的而进行图像 自动获取与理解分析 的系统 。可 以想象,与机器人 

视觉相关联 的图像处理过程是非常复杂 的。因此 ,为了简化机器人视觉 中的图像处理任务,通常采  用 的一种途径是利用其它类型 的传感器来补充这类 视觉系统 的不足 。例如在移动机器人中,声纳用 
于 避 障 ,激 光 图像 雷 达 用 于 产 生 三 维 景 物 信 息 ,红 外 相机 用于 对 热 源 定位 等 。 在机 器 人 装 配 、 工业 

过程监控 、工农业产品质量检测及机器人定位与导航等领域,机器视觉 已获得 了极为广泛的应用 。  
13 机 器学 习  .

机器学 习是模拟人类智能 的主要标志和 知识获取 的重要途径,属 于人工 智能研究 中最突出和最 

重要的一个方面 。机器学习同时也是使计算机具有 智能的根本途径 。正如香克 ( hn )所说 : “ S ak 一 
台计算机若不会学习,就 不能称 为具有 智能的计算机 。”此外,机器学习还有助于发现人类学习的  机理和揭示人脑的奥秘 。所 以这 是一个始 终得到重视 ,理论正在创立 ,方法 日臻完善 ,但远未达 到  理想境况的研究领域 。   对于机器人研 究而言 ,随着机器人需求 的不断提 高,机器人所面 临的环境通常无法预知 ,非结  构化环境成 为主流 。在动态 多变 的复杂环境 中,机器 人如果要完成 复杂 的任务 ,其学 习能力就 显得  极 为 重 要 了 。在 这 种 情 况 下 ,机 器 人 应 当 根 据 所 面 临 的 外 部 环 境 和 任 务 ,通 过 学 习不 断 地 调 节 自  

身 ,在与环境交互 的过程 中抽取有用 的信息,使之逐渐认识和适应环境 。通过学 习可 以不断提高机  器 人 的智 能 化 水 平 ,使 其 能 够 应 对 一 些 意 想 不 到 的情 况 ,从 而 弥 补 设 计 人 员 在 设 计 过 程 中可 能存 在  的不足,同时 降低设计人员 的劳动强度 。因此 ,学习能力 是机器人 系统 中个体机器人必须具备的重 
要能力之一 ,它 为复杂多变环境下机器人 的环境理解、规划与决策等行 为提供 了有效保障,从而 改 

善整个机器人系统的运行效率。目前机器学习的方法有很多,但基本上可归结为有监督学习和无监 
督学习两类 。有 监督学习是在可 以提供输入输 出时的情况下使用 的,如神经 网络和 决策树学习等 ;  

而无监督学 习是在不能提供有效输入和确切输 出时的情 况下使用 的,如进化学 习、强化学 习等 ,无 
监督学习往往 在先验知识的基础上预测未来结果 。 目前 ,这两种学习方法在智能机器人领域 中都得  到 了广 泛 应 用 。   14 分 布 式 人 工智 能 与 智 能体  .

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第3 期 

陈 建平 等 : 人工 智 能在 智 能 机 器 人领 域 中的 研 究 与 应 用 

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分布式人工智 能 ( i r u d I ds i t   ,简称D I tb e A A )是分布 式计算机与人工智能相结合的结果 。D I A 系  统具有互操作性 ,即不 同的异构系统在 快速变 化的环境中具有交互信息和协 同工作的能力,其研究  目标 是 要 创 建 一 种 能 描 述 自然 与 社 会 系 统 的精 确 概 念 模 型 。D 中 的智 能 并 非 独 立 存 在 的概 念 ,只  AI 能在 团体协作 中实现 ,因而其主要研究 问题是各智能体 ( gn )之间的合 作方 法与对话机 制,包括  A et 分布式 问题 求解和 多智 能体 系统 ( l. e t yt mut a n  s m,简称MAS ig s e )两个领域 。其中,分布式 问题求  解把一个 具体 的求解 问题 划分为 多个相互合作和知 识共享的模块 ,MAS 系统则研 究各A e t gn之间智 
能 行 为 的协 调 ,包 括 规 则 、知 识 、技 术 和 动 作 的协 调 。 。   多 机 器 人 系 统 ( l. b tss m, 简 称 MRS mut r o yt io e )是 MAS的一 个 特 例 , 二 者 之 间 有 着 本质 的 联 

系 。因为机器人 的行为 ( 能力 )是 由其具有分析决策 能力 的 “ 大脑 ”——机器 人A e t g n决定的,多机 
器 人 的协 作 策 略 也 存 在 于 各 机 器 人 的 “ 脑 ” 中 ,MRS 质 上 由多 机 器 人Ag n系 统 驱 动 ,因 而 多  大 本 et

机器人A e t g n系统与MAS 间有着非常类似 的拓扑结构 、组织方式和运 行机制 。因此 ,MAS 之 对多机  器人学的发展有 巨大 的借 鉴作用 。值得借鉴 的不仅包括MAS 关理论 ,而 且包括其相关研 究方法 , 有   例如MA 中Agn的形式 化建模方法 、拓扑结构及其组 织方法 、通信 协议及其 实现方法 、协商及谈  S et

判策略等 。因此 ,吸取 MAS 究 的成果 ( 论及方法 ),依据MAS 研 理 的特性 来组织和控 制多个机 器  人 ,使之通 过协作 完成单 个机 器人无 法完成 的复杂任 务是MR 理 论发展 的一条捷 径 。另一 方面 , S  
MRS 多智 能 体 的 研 究 提 供 了 一 个 理 想 的研 究 与 试 验 平 台 ,从 而 大 大 加 快 了 多 智 能体 理 论 和 方 法 的  为

研究进程 。 目前 ,MAS 理论在MR ( S 如搬运机器人系统、足 球机 器人系统等 )领域的任 务分配及运 
动协 调 研 究 中 有着 广 泛 而 成 功 的应 用 。  

2 人 工 智 能 在 机 器 人 领 域 的 典 型 应 用 
21 人 工神 经 网络 在 机 器 人 定 位 与 导 航 中 的应 用  .  

人 工神经 网络 是一种仿效生物神经 系统的信息处理方法 ,其优 点主要体现在它可 以处理难 以用  模型或规则描 述的过程和系统 ;对非线性系统具有统一 的描 述;具有较强 的信 息融合 能力 ,其典型  结构如图l 所示 。因此在移 动机 器人定位 与导航方面 ,基于神经网络 的多传感器信息融合正是利用了   神经网络 的这 些特 性 ,将机器 人外部传感器 的传感数据信 息作为神经 网络 的输入处理对象 ,从而获  得移动机器人 自身位 置与对 障碍物 的比较精确 的估计 ,实现移动机器人 的避障与 自定位。   摄像机标定 是机器 人视觉 中的一个 重要 内容,摄像机参 数标定过程就是确 定其 内部几何与光 电 

参数和其 自身 坐标 系与世界坐 标系之 间的相对位 置和方 向的过程 。刘艳梅等人 采用人 工神经 网络有  效解决 了这一 问题 。利用 人工神经 网络直接 学习机器 人摄像机所观 测到 的图像信息与三维世界坐  标信息 (,, ),得 出二 者之 间的关系 。如 图l   )Z , 所示 ,网络第一层 为输入层 ,第 二层为隐含层 ,第 
三层 为输 出层 ,隐含层神 经元采用S 型激活 函数,输 出层采用线性激活 函数 。网络输入是机器人 目标 

点在3 个摄像机中的图像信 息 ,输 出为 目标点的三维世界坐标 。引入人工神经 网络对 目标物空间位置 
进行精确测量 ,从而较好 地实现 了机器 人导航中的 目标定位与轨迹跟踪。  
输 入层  隐层  输 出层 

UI   U2   U3  

图 1 一种典 型的神 经网络 结构 

22 专家系统在机器人控制 中的应用  .
在过去的几十 年中 ,机器人控 制理论得到 了极大 的发展 ,并取得 了丰硕的成果  。然而,大 多  

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东 莞  











报 

2 0 年  08

数 控 制 方法 都 建 立 在 合 适 的 数学 模 型 基 础 之 上 。 由于机 器 人 动 力 学 的 非 线 性 、时 变性 、多 关节 强 耦 

合及变惯量等复杂性,致使其 数学模型 的参数和类 型很难准确确定 。通过在线系统辨识确定的动态 

数学模型将 随着负载和机器 人位姿 的变化而不断变 化,巨大 的计算量使得该方法根本无法应用到实  际中去。因此 ,采用一种模拟人类 行为的方式而不需要大量数学计算 的控制方法 自然而然就被提出   了,这就是所 谓的智能控制 。智能控制 涉及 到人工智能的多个领域 ,包括专家系统、神经 网络 以及  模 糊控 制等 。   纯粹采用专 家系统 的智 能控制将会 免去大量复杂 的计 算,从而极 大地提高系统 的按体 反应速  度 。然而 ,基 于 推理 规 则 的系 统 也 有 它 的弱 点 , 为使 系 统 能够 处 理 各 种 异 常情 况 ,系 统 的规 则 将 是 
非常复杂 的。即便如此 ,也很难将所有情况都考虑进去 ,因此,专家系统与常规控制相结合的控制  方 法往往会较为实用 。如中科院 的隋清等将 专家系统与PD 制相结合,在机器人控 制中取得 了满  I控 意的效果… 。还有人采用专家系统来决定系统辨识模型,选择故障诊 断工具等 。图2 一 是专家系统与普  通控制器相结合的机器人控 制方 式 。其中的控制器可 以是简单 的PD控制器 ,也可 以是不 同的系统  I 辨识工具、故障诊断工具等 。  
专 家 系 统 

圈 2 专 家系统用于 机器人控 制 

23 进化算法在机器人路径规划中的应用  .
路径规划是智能机器人研 究的一个活跃课题。作为机器智能的一部分,路径规划 的主要任务是  使移动机器人按照某些约束条件搜索一条从起始状态到 目标状态 的最优或 次最优 的无碰路径 。很多  学者对路径规划做 了大量的研究并提 出了一些方法“ 。    随着人工智 能计算智能与进化算法研究 的逐步发展 ,遗传算法 、蚁群算法等的提出,机器人路  径规 划 问题 也 得 到 了相 应 发 展  。尤其 是 通 过 遗 传 算法 在路 径 规 划 中 的应 用 ,使 得 机器 人 更 加 智 能 

化 ,其运 行路径也更加逼近理想 的优化要求 。文献[4 以动态 、未知环境下 的机器人路径规划为研  1】 究背景 ,利用遗传 算法采用 了基于路点坐标值的可变长染色体编码方 式,构造 了包含 障碍物排斥子  函数项 的代价函数,使得路径规划 中的地 图信息被成功 引入到遗 传操 作的实现过程 。同时针对路径  规划问题 的具体应 用 ,改进 了交 叉和变异两种遗传算子 ,获得 了较为理想 的路径搜索效率 ,实现了   较好 的移 动机 器 人 路径 规划 效 果 。  

3 人工智 能的发展展 望 
人 工 智 能 的研 究 目标 是 认 识 与 模 拟 人类 智 能行 为 。传 统 人工 智 能研 究 往 往 将 研 究 重 点集 中于对 

人类单个智能 品质 如计算 、推理、记忆 、搜索及直觉等能力的研究与模拟 。然而 ,由于人类智能行  为是各种 单个智能品质 的综合体现,因此传统人工智能研 究方法往往无法充分刻画或恰当模拟人类  的智能行 为。把人看作多种智能 品质构成的有机 整体——智能体 ,综合考察智能体的各种智能行为  与特征,是当前人工智 能研究者共 同的愿望 。近年来 ,以整体的观 点研 究智能体 已经成为人工智 能 
领域 的研 究热点,相应 的理论与技术也 已成功应用于机器人及其 它各类工程 实际问题 中。另外 ,相  关研究表 明未来人工智 能可能会 向模糊处理 、并行化和机器情感 等方面 发展 。现 阶段人工智能的推 
理 功 能 已 获突 破 ,学 习及 联 想 机 制 正 处 研 讨之 中 ,下 一 步 将 模 仿 人 类 右 脑 的模 糊 处 理 功 能 和整 个 大 

脑的并行化处理功能 ;情感是智能 的高度体现 ,情感 能力对于实现机器与人之 间的 自然交互将起着 

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第3 期 

至关重要 的作用。因此 ,人 工智 能领域进一步 的突破可能在于赋予机 器情感能力。  

陈建平等:人工智能在智能机器人领域中的研究与应用  … 

3  7

4 结束语   
随着人工智能理论和技术研究的不断深入 ,很多人工智能研究成果已经逐渐进入人们的日常生活。   作为人工智能研究的一个分支 ,机器人和机器人学已经 日 益受到研究界的关注和重视。任务复杂度 的增  大以及完成任务所需的智能化与协作程度的提高,要求机器人必须从最初 的工业机械手 向智能机器人进  化 ,要求单个机器人 向多机器人系统发展。智能机器人和多机器人系统的研究和应用为人工智能相关理  论 的研 究提 供 了一个 很 好 的试验 床 。深 入 开展 这些 方面 的研 究 工作 ,既 能丰 富机 器 人学 的理论和 技术 ,   从 而 带来整个 人 工智 能领 域 的极大 发展 ,又 可 进一 步拓 展智 能机 器人 和 多机 器人 系 统 的应 用领 域 ,具 有  十分重要的科学意义和实践价值。  
参 考 文 献 
Ni snNJAr f ilnel e c : Ne  y te i[ . e ig C ia c ieP es2 0 :29 . l o   . t ca  tlg n e A  w S nh ssM] B in : hn   hn  rs, 0 67 -5 s i i I i j Ma   崔 良沂 , 永 吕. 工 智 能 【 】 京 : 华 大 学 出版 社 ,0 534 . 赵 人 M . 北 清 2 0 :.8   蔡 白兴 , 光 祜 . 工 智 能 及 其 应 用 【 . 京 : 华 大 学 出版 社 ,0 51.3  徐 人 M】北 清 2 0 :02 . 孔松 涛 . 工 智 能 的 发展 及 应 用 [】 南科 技 ,0 31 )1.0  人 J. 河 2 0 (0:92 .

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Resear   ch and  ppIcat on i   nt lgent Robot of A i i   n I eli      
Ar ii alI e¨i t f ci   nt genCe 
CHEN  an? ng’ REN  n Ji pi ,   Bi   ZHA NG  Huizhang’ ?  
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2 Auo t nColg , a g o gUnv ri   f e h oo y Gu n z o   1 0 0 Chn ; . tmai   l e Gu n d n   iest o   c n lg , a g h u5 0 9 , ia  o e y T

3 De at n f l t nc n ie r g, o g u n nv r t o  e h oo y Do g u n5 3 0 , hn ) . pr me t   e r i  gn e i D n g a   ies  f c n lg , n g a  2 8 8 C ia  o E co E n U i y T

Ab t ac   Itlg n  b t s  efc rsac  beto  t ca  tlg n eAI T e a e  t d cs r f   s r t nel e to o    p r teerhojc  r i ilnel e e ( ) h   p rnr u e  il i r ia e  f Arf i i i . p i o b ey
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